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#测试

Claude Code 封神插件?开发者必装神器 Superpowers

Immerse

测试先行。测试不是事后补充,而是设计工具。如果你不知道如何测试它,你就不知道如何实现它。

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Claude Skills彻底火了,一次编写,全网通用

测试开发技术

Claude 本身很聪明,但就像一个全才——什么都懂一点,但不够专精。这时候就需要 Claude Skills 出场了。

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别再只做 “点点点”!AI测试的六种不同玩法,附带Midscene详细教程!

测试开发技术

传统自动化测试中,测试数据(如账号、手机号、身份证号、订单号)需要人工准备或通过代码生成,而 AI 能根据测试场景,智能生成贴合业务的真实测试数据,还能自动适配...

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中门对狙!Claude Opus 4.6和GPT-5.3 Codex同时发布,这下真的AI春晚了。

数字生命卡兹克

而这次,Claude Opus 4.6,在MRCR v2的测试上做了实验,这个测试是大海捞针类的,就是在一大堆文本里藏几个关键信息,看模型能不能找到。

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上网有时候非常卡,如何定位问题(案例场景二)

ICT系统集成阿祥

这里用了对比以及排除法,登录了路由器,上面长ping 114(当时候114还是允许Ping的,后面禁止ping了,可以换成223.5.5.5测试),然后把电脑P...

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Claude Code 新功能:一个人指挥一支 AI 「施工队」

白德鑫

YunADX | CTO (已认证)

最近 Claude Code 随着 Opus 4.6 一起上线了个实验性功能:Agent Teams。

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MySQL索引,两类非常隐蔽的全表扫描(第14讲,一般人真的不知道)

架构师之路

《调试MySQL死锁必备!(第13讲)》中,举了一个强制类型转换导致死锁的例子,有朋友询问是不是类型转换都不能命中索引,花1分钟细说一下。

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大厂测试还是小厂开发?(求建议)

架构师之路

目前主流测试技能:自动化测试,测试开发,性能测试,安全测试等等,掌握其中之一将更有优势。

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Gemini 3.1 Pro到底多强,实测也就那样吧!我们还是要客观看待AI的发展!

Hello工控

根据谷歌放出的基准测试,谷歌最强复杂任务处理模型Gemini 3.1 Pro在12项测试中超过Gemini 3 Pro、Claude Opus 4.6、Clau...

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OpenRouter上新模型PonyAlpha小马,这是要马年献礼吗?

AgenticAI

近期,AI模型聚合平台OpenRouter悄然上线了一款名为"Pony Alpha"的神秘模型,以其完全免费的特性和强大的性能表现,在技术社区引发热议。这款模型...

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IDEA 这个测试接口的好工具,效率 提升 10x

GoLang学习记

在现代Go开发中,HTTP测试是日常工作中不可或缺的一部分。GoLand提供了强大的HTTP客户端功能,而环境变量管理则是其中的关键特性。本文将详细介绍如何在G...

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Claude Opus 4.6 正式发布:百万级别上下文,秒了 GPT5

GoLang学习记

Claude Opus 4.6在多项基准测试中的表现,这些测试评估了其软件工程能力、多语言编码水平、长期连贯性、网络安全技能以及生命科学知识。

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IDEA 又整新活:推出全新调试工具!

GoLang学习记

别慌,不是你代码写错了,而是 Spring 在“暗中操作” ——而你根本看不见它到底干了啥。

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VS Code 党必看:老司机都在用的插件清单来了!

GoLang学习记

今天,我们就来揭秘 5 个真正改变工作流的 VS Code 扩展,并告诉你每个的 最佳使用场景——不是“能用”,而是“非它不可”。

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Zed IDE 全新高效技巧: 确实比 VS Code 清新优雅!

GoLang学习记

Zed 自从今年开始发布了win版本,也有更多的用户开始使用zed这个新时代的AI IDE,下面就来介绍几个非常实用的zed技巧,提升大家的效率!

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GPT-5.2 发布:不是小升级,是「智能跃迁」

GoLang学习记

就在 Altman 内部拉响 Code Red 一周后,OpenAI 果断交卷——GPT-5.2 三剑齐发:

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DataGrip 2025.3 正式发布:迎来史诗级更新,功能更丝滑,颜值更高!

GoLang学习记

DataGrip 2025.3 —— 2025 年的收官大作,比年终奖还准时(而且真的发了 😂)。 它不只是一次更新,更像数据库操作效率进化论。

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LLM创造力可以被度量吗?一个基于提示词变更的探索性实验

deephub

采用单次生成模式,测试了多个LLM(具体型号这里略过),温度分别设为0 × max、0.5 × max和1 × max。每个(提示词、模型、温度)组合跑10次。

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软件工程原则在多智能体系统中的应用:分层与解耦

deephub

ChatGPT 发布之后,AI 智能体的概念就一直牵动着整个行业的想象力。它描绘的场景很诱人:给 AI 系统一个目标,让它自行拆解问题、调用工具、收集信息,最终...

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从"能用"到"敢改",中间差了多少工程能力?

AI智享空间

在技术团队中,我们都见过这样的场景:系统运行良好,业务稳定增长,但当需要重构某个核心模块时,所有人都面露难色。不是因为技术难度太高,而是因为没人敢动——担心改了...

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